主要观点：本系列探讨 AI 可解释性如何从基础原则到实际用例帮助建立信任、确保责任并与现实需求相契合，此部分从理论转向实践，以医学用例为例使用 LIME 解释深度学习模型检测 X 光图像中肺炎的预测。
关键信息：

• 介绍了可解释性 AI 的挑战需通过实践实验理解，提供从理论到实践的过渡用例，包括检测肺炎的深度学习模型和基于德国信贷数据集的信用评分模型。
• 详细阐述 LIME 方法，其通过生成接近被解释实例的新观察来解释复杂模型决策，有独立于模型类型等优点但也有结果不稳定等局限性。
• 医学用例中对 LIME 应用于检测肺炎的过程，包括数据加载预处理、基于 CNN 的模型训练评估等，还列出相关参考资料。
  重要细节：
• 数据分为训练集、验证集和测试集，训练过程中使用 Adam 优化器和二进制交叉熵损失函数，通过多种可视化评估模型性能。
• 介绍了可解释性相关的术语如算法偏差、偏置检测等，以及多个相关研究和工具的链接，如 LIME、Chest X-Ray Images 等数据集及相关 notebook 等。